迎戰(zhàn)快時尚 臺紡織廠導入Google機器學習
Google日前宣布臺灣企業(yè)導入機器學習首個成功案例，成立超過40年臺南小型紡織廠和明紡織，運用TensorFlow及Google云端平臺，從靈感發(fā)想、設計到看樣到提供樣布流程，從以往平均需要1.5至3個月大幅縮短，有些甚至2～3天即可完成。
成立超過40年的和明紡織以專營各式各樣的格子布打出一片天，可是隨著Zara等快時尚崛起，和明從花樣設計到打出樣布得耗費1.5個月甚至三個月，不利于競爭，即使想從過往40年來累積超過10萬種的布料設計中找尋靈感，以縮短設計與打樣的時間，然而以和明在臺灣有3個倉庫分別在臺北與臺南、舊有布料設計尚未數(shù)位化建檔，只能靠人力前往倉庫翻找某塊設計的布，費時費力。
因此去年10月開始，和明紡織以手上已有的5,000多種透過CAD設計、擁有數(shù)位資料的布料為基礎，運用Google機器學習技術及云端平臺服務，將這些布料樣式數(shù)位化建檔，并訓練布料樣式的辨識模型，幫助設計師能快速從資料庫中搜尋特定樣式，以往接到客戶的布料樣式需求，從靈感發(fā)想、設計到看樣到提供樣布，平均需要1.5至3個月的時間，透過新系統(tǒng)的協(xié)助有效利用既有檔案及庫存，甚至只需2～3天即可完成。
當然上述過程也不是一帆風順。協(xié)助和明導入Google機器學習的和明紡織策略執(zhí)行顧問李佳憲表示，一開始訓練機器辨識時採用非監(jiān)督式，成效不好到只能委請和明紡織的總設計師有空時以監(jiān)督式方式訓練，辨識度才大幅提高到符合需求。
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